张义萌，博士，硕士生导师，入选2024年度人才师资队伍培育系列“青苗计划”。荷兰代尔夫特理工大学（2024年QS全球排名第47位）交通与物流专业博士毕业（导师：Rudy Negenborn教授和Bilge Atasoy副教授），并任代尔夫特理工大学交通规划学院博士后/访问学者（合作学者：Oded Cats教授和Shadi Sharif Azadeh副教授），研究方向为多式联运及多模式交通优化，擅长最优化理论与方法、数据挖掘与分析、强化学习等。

主持国家自然科学基金青年项目，河北省自然科学基金青年项目，和国家留学基金管理委员会创新性人才国际合作培养项目。参与欧盟地平线项目，荷兰科学院项目以及国家自然科学基金项目等。

已发表SCI论文十余篇，其中以第一作者或通讯作者在Transportation Research Part C/D/E交通旗舰期刊发表论文7篇。获得第103届美国交通运输委员会年会由货物运输规划与物流委员会颁发的最佳论文奖、首届世界交通运输大会和中国航海学会年会颁发的论文三等奖以及第二届亚洲人工智能大会优秀论坛论文奖等。

担任世界交通运输大会第三届学部委员会运输规划学部青年委员，以及Transportation Research Part C/Part E和Engineering Applications of Artificial Intelligence等期刊的审稿人。

每年有若干硕士研究生招生名额，并指导本科生项目，欢迎对科研感兴趣的硕士研究生/本科生联系我，邮箱：yimengzhang [at] swjtu.edu.cn

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代表性期刊论文（*通讯作者）

10. He M, Zhang Y*, Atasoy B. Integrated synchromodal transport planning and preference learning. Transportation Research Record, 2025. (中科院4区，JCR Q3，IF = 2.019）

9. Zhang Y, Tan X, Gan M*, Liu X, Atasoy B. Operational synchromodal transport planning methodologies: Review and roadmap. 

Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2025, 194: 103915. (中科院1区Top，JCR Q1，IF = 10.6) 

https://doi.org/10.1016/j.tre.2024.103915

8. Zhang Y*, Negenborn R R, Atasoy B. Synchromodal freight transport re-planning under service time uncertainty: An online 

model-assisted reinforcement learning [J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2023, 156: 104355. 

(中科院1区Top，JCR Q1，IF = 8.3)

https://doi.org/10.1016/j.trc.2023.104355

7. Zhang Y*, Li X, van Hassel E, et al. Synchromodal transport planning considering heterogeneous and vague preferences of 

shippers[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2022, 164: 102827. (中科院1区Top，JCR Q1，

IF = 10.6)

https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102827

6. Zhang Y, Guo W*, Negenborn R R, et al. Synchromodal transport planning with flexible services: Mathematical model and heuristic 

algorithm[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2022, 140: 103711. (中科院1区Top，JCR Q1，IF = 8.3)

https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103711

5. Zhang Y*, Heinold A, Meisel F, et al. Collaborative planning for intermodal transport with eco-label preferences[J]. Transportation 

Research Part D: Transport & Environment, 2022, 112: 103470. (中科院1区Top，JCR Q1， IF = 7.6)

https://doi.org/10.1016/j.trd.2022.103470

4. Guo W, Zhang Y*, Li W, Negenborn R R, Atasoy B. Augmented Lagrangian relaxation-based coordinated approach for global 

synchromodal transport planning with multiple operators. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 

2024, 185: 103535. (中科院1区Top，JCR Q1，IF = 10.6)

https://doi.org/10.1016/j.tre.2024.103535

3. Huang L, Wen Y, Zhang Y*, et al. Dynamic calculation of ship exhaust emissions based on real-time AIS data[J]. Transportation 

Research Part D: Transport & Environment, 2020, 80: 102277. (中科院1区Top，JCR Q1，IF = 7.6)

https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102277

2. Zhang Y*, Atasoy B, Negenborn R R. Preference-based multi-objective optimization for synchromodal transport using Adaptive Large 

Neighborhood Search[J]. Transportation Research Record, 2022, 2676(3): 71-87. (中科院4区，JCR Q3，IF = 2.019)

https://doi.org/10.1177/0361198121104914

1. Wen Y, Zhang Y, Huang L*, et al. Semantic modelling of ship behavior in harbor based on ontology and dynamic bayesian network[J]. 

ISPRS International Journal of Geo-Information, 2019, 8(3): 107. (JCR Q2，IF = 3.4)

https://doi.org/10.3390/ijgi8030107

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